Fast space vector modulation algorithm for multilevel inverters and its extension for operation of the cascaded H‐bridge inverter with non‐constant DC sources
Notice bibliographique
Résumé
A major advancement in the research area of space vector modulation (SVM) in recent years is the introduction of the nearest three vector algorithm. Nonetheless, computational intensity is still a drawback of SVM methods in real time applications, especially in the case of multilevel inverter operation. A very fast and scalable SVM algorithm is introduced in this study, referred to as the fixed coordinate sub‐triangle SVM (FCST‐SVM) approach. The proposed method permits the determination of switch states and efficient calculation of switch on‐time durations for a given N ‐level inverter topology. Calculations are performed based on a proposed sub‐triangle approach with fixed coordinates in the space vector diagram. Avoiding calculating the coordinates of the nearest three voltage vectors is a significant advantage of the proposed algorithm compared with previous SVM approaches applied to multilevel inverters. An example of the application of this method is presented for the multilevel cascaded H‐bridge inverter when non‐constant isolated DC sources are subjected to random voltage deviations. MATLAB simulation results verify the feasibility of the proposed approach. Experimental results, using a TMS320F2812 digital signal processor, are also presented to verify the effectiveness of the proposed approach in decreasing the computational overhead in comparison with the conventional SVM method. For example, it is found that computational requirements for SVM decrease by a factor of 9.5 compared with the conventional method in the case of a three‐phase nine‐level cascaded H‐bridge inverter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».